본 논문에서는 DDSP(Differentiable Digital Signal Processing) 및 Query-by-Example(QbE) 기법을 활용하여 노년층 및 병리학적 음성의 음성 익명화를 수행하는 새로운 음성 변환 방법론인 DDSP-QbE를 제안합니다.
본 논문에서는 인간 청각 시스템에서 영감을 받은 손실 함수를 사용하여 음성 익명화를 위한 음성 변환 모델의 음성 품질을 향상시키는 방법을 제시합니다.
본 논문에서는 음성 익명화 시스템의 프라이버시를 향상시키면서도 감정 및 내용 전달을 유지하는 것을 목표로, 2024 음성 프라이버시 챌린지에 제출된 시스템을 설명합니다.
본 논문은 음성 신호에서 개인 식별 정보를 선별적으로 제거하는 새로운 메커니즘을 제안한다. 이를 통해 음성 특성과 화자 정보 사이의 균형을 조절할 수 있다.
이 챌린지는 화자 음성 정보를 숨기면서도 언어 및 감정 정보를 보존하는 음성 익명화 시스템 개발을 목표로 합니다.